<script setup lang="ts">
import { nlpclassifier_loss } from '@/service'
const value = ref()
const { VITE_BACKEND_URL } = import.meta.env
const cbValue = ref()
const cbOption = ref()
const cbPathValues = ref()
const nlpclassifierLossImg = ref()
nlpclassifierLossImg.value = VITE_BACKEND_URL+"/static/nlpclassifier_loss.png"
function handleUpdateValue(value: string, option: any, pathValues: any[]) {
  cbValue.value = value
  cbOption.value = { code: option.code, name: option.name }
  cbPathValues.value = pathValues.map(i => ({ code: i.code, name: i.name }))
}

const formRef = ref()
const formValue = ref({
  region: null,
})

async function handleValidateClick() {
  const res = await nlpclassifier_loss()
  nlpclassifierLossImg.value = VITE_BACKEND_URL+"/static/"+res.data
  console.log(res.data)
}


</script>

<template>
  <n-card title="算法">
 MLP使用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)， Adam或者 L-BFGS来进行训练。ADAM在某种意义上类似于SGD，它是一个随机优化器，但它可以根据对低阶矩的自适应估计自动调整更新参数的数量。

使用 SGD 或 Adam ，训练过程可以支持在线学习模式和小批量学习模式。

L-BFGS是一个近似Hessian矩阵的求解器，它表示函数的二阶偏导数。此外，它逼近Hessian矩阵的逆以执行参数更新。该实现使用了 L-BFGS的Scipy版本。
      <n-button attr-type="button" @click="handleValidateClick">
          测试
        </n-button>
        <img
 
      :src="nlpclassifierLossImg"
      alt=""
      class="test-img3"
    >
  </n-card>
</template>

<style scoped></style>
